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Snowflake DEA-C02

DEA-C02

試験コード:DEA-C02

試験名称:SnowPro Advanced: Data Engineer (DEA-C02)

最近更新時間:2026-08-07

問題と解答:全354問

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価格: ¥5999 

Snowflake DEA-C02 資格取得

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Snowflake DEA-C02 試験シラバストピック:

セクション比重目標
トピック 1: データの共有と連携5~10%- マルチテナント環境およびアカウント間でのデータアーキテクチャの設計
- Snowflake Data Marketplaceおよび外部データプロバイダーの活用
- 安全なデータ共有およびデータ交換機能の実装
トピック 2: データの変換と処理20~25%- データ品質、妥当性確認、重複排除の管理
- 半構造化データの処理:JSON、Avro、Parquet、ORC
- SQL、JavaScript、Python、Snowparkによるデータの変換と補完
- Streams、Tasks、Dynamic Tablesを用いたELT/ETL処理フローの実装
トピック 3: データの取り込みと取得元20~25%- 多様な取得元からのデータ取り込み:データレイク、API、オンプレミスシステム、クラウドストレージ
- Snowflakeのデータ取り込み手法の活用:Snowpipe、COPY INTO、External Functions
- 継続的取り込みおよびバッチ取り込みパイプラインの設計と実装
- 多様なデータ形式への対応:構造化データ、半構造化データ、非構造化データ
トピック 4: パフォーマンスの最適化とコンピューティングリソースの管理15~20%- 検索最適化およびクエリ高速化サービスの活用
- クエリ実行性能の最適化:クラスタリング、パーティショニング、マテリアライズドビュー
- 仮想ウェアハウスの管理:規模調整、スケーリング、マルチクラスター、コスト管理
- 業務処理とリソース使用状況の監視・調整
トピック 5: データパイプラインのアーキテクチャと設計15~20%- 拡張性、信頼性、保守性に優れたデータパイプラインの設計
- データエンジニアリング業務に適した設計パターンの適用
- 外部ツール・プラットフォームとの連携:ジョブ管理、BI、機械学習
- エンドツーエンドの準リアルタイムストリーミング処理環境の構築
トピック 6: データガバナンス、セキュリティ、コンプライアンス10~15%- データ保護施策の適用:暗号化、データマスキング、行レベルセキュリティ
- アクセス制御の実装:RBAC、認証、権限管理
- データ品質およびガバナンス基準の遵守
- データの追跡可能性、カタログ管理、コンプライアンス方針の運用

Snowflake SnowPro Advanced: Data Engineer (DEA-C02) 認定 DEA-C02 試験問題:

1. You are setting up a Kafka connector to load data from a Kafka topic into a Snowflake table. You want to use Snowflake's automatic schema evolution feature to handle potential schema changes in the Kafka topic. Which of the following is the correct approach to enable and configure automatic schema evolution using the Kafka Connector for Snowflake?

A) Set the 'snowflake.data.field.name' property to the name of the column in the Snowflake table where the JSON data will be stored as a VARIANT, and set 'snowflake.enable.schematization' to 'true'.
B) Set the property to 'true' and the 'snowflake.ingest.stage' to an existing stage.
C) Set the 'value.converter.schemas.enable' to 'true' and provide Avro schemas and also, configure the Snowflake table with appropriate data types for each field. Schema Evolution is not supported by the Kafka Connector for Snowflake.
D) Set 'snowflake.ingest.file.name' to an existing file in a stage.
E) Automatic schema evolution is not directly supported by the Kafka Connector for Snowflake. You must manually manage schema changes in Snowflake.


2. A data engineering team has deployed an external function that leverages a cloud-based machine learning model. They are experiencing intermittent errors and performance degradation, and they suspect issues with the external function's batching and error handling. Which of the following steps would BEST address these issues and improve the reliability and performance of the external function? (Select TWO)

A) Decrease the timeout period for the external function to quickly fail and retry in case of errors.
B) Implement robust error handling within the external function's code to catch exceptions and return meaningful error messages to Snowflake.
C) Increase the 'MAX BATCH_ROWS' parameter of the external function to send larger batches of data to the remote service.
D) Monitor the external function's execution metrics using Snowflake's query history and the remote service's monitoring tools to identify bottlenecks and errors.
E) Remove the "RETURNS NULL ON NULL INPUT clause from the external function definition to force all inputs to be processed.


3. Consider a table with columns and 'customer _ region'. You want to implement both a Row Access Policy (RAP) and an Aggregation Policy on this table. The RAP should restrict access to orders based on the user's region, defined in a session variable 'CURRENT REGION'. Users should only see orders from their region. The Aggregation Policy should mask order totals for regions other than the user's region when aggregating data'. In other words if someone attempts to aggregate ALL region's totals, the aggregation will only include their region. Which statements about implementing this scenario are true?

A) You can use the function within both the RAP and Aggregation Policy to control access based on user roles in addition to region.
B) The RAP should be applied first to filter the data, and then the Aggregation Policy will apply to the filtered data, only masking aggregated values within the user's region.
C) Using external functions in RAPs can introduce performance overhead, especially if the external function is complex or slow to execute.
D) The Aggregation Policy is evaluated before the RAP, ensuring that even if users try to bypass the RAP by aggregating across all regions, the results will be masked appropriately according to 'CURRENT REGION'.
E) You cannot use session variables directly in Row Access Policies; you must pass the session variable as an argument to a user-defined function (UDF) called by the policy.


4. A large e-commerce company stores clickstream data in an AWS S3 bucket. The data is partitioned by date and consists of Parquet files. They need to analyze this data in Snowflake without physically moving it into Snowflake's internal storage. However, the data frequently changes, and they need to ensure queries reflect the latest updates to the files without significant latency. Which of the following approaches would be MOST suitable, considering cost, performance, and data freshness?

A) Create a standard external table with the 'AUTO REFRESH' parameter set to 'TRUE'. This will automatically refresh the metadata whenever changes are detected in S3.
B) Create a standard external table directly on the S3 bucket. Refresh the external table metadata using SALTER EXTERNAL TABLE ... REFRESH' on a daily schedule.
C) Create an external table using a Snowflake-managed catalog. Configure a Snowpipe to automatically refresh the metadata as new files are added to the S3 bucket.
D) Create an Iceberg table backed by the S3 bucket. Snowflake will automatically manage the metadata and handle incremental updates efficiently.
E) Create a series of views on top of the S3 bucket using 'READ_PARQUET function, updating view definitions whenever underlying files change.


5. A provider account is sharing a database named 'SHARED DB' through a share named 'MY SHARE. The consumer account has created a database named 'CONSUMER DB' from the share. The provider account revokes access to a table named 'SALES DATA within 'SHARED DB'. What will happen when a user in the consumer account attempts to query 'CONSUMER DB.SHARED SCHEMA.SALES DATA'?

A) The query will fail with an error message indicating that the table does not exist or the user does not have privileges.
B) The query will execute successfully, but only return data that existed before the access was revoked.
C) The query will execute successfully, but the user will receive an empty result set.
D) The query will be cached based on the initial access, so users can continue query previous result based on same SQL
E) The query will be automatically re-routed to another available share containing 'SALES DATA'.


質問と回答:

質問 # 1
正解: E
質問 # 2
正解: B、D
質問 # 3
正解: A、C
質問 # 4
正解: D
質問 # 5
正解: A

DEA-C02 関連試験
DSA-C03 - SnowPro Advanced: Data Scientist Certification Exam
ADA-C02 - SnowPro Advanced Administrator ADA-C02
DAA-C01 - SnowPro Advanced: Data Analyst Certification Exam
DEA-C01 - SnowPro Advanced: Data Engineer Certification Exam
SOL-C01 - Snowflake Certified SnowPro Associate - Platform Certification
関連する認定
SnowPro Advanced Certification
SnowPro Advanced: Architect
SnowPro Core
SnowPro Advanced: Administrator
SnowPro Advanced
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